本项目旨在通过RTSP协议获取摄像头预览流，并在RK3568开发板上进行人脸识别与姿态识别等处理。由于RTSP协议通常使用H.264/H.265压缩格式，解码后的视频数据需要转换为适合处理的格式（如NV21）。为了满足实时性需求，我们选择FFmpeg作为解码工具，但遇到了解码性能不足、卡顿、掉帧等问题。经过分析，发现Java层解码效率较低，转码过程中产生较大的延迟，影响了预览流畅度。因此，项目中优化了FFmpeg解码过程，采用多线程处理，分离拉流、解码和渲染，使用时间戳控制帧的显示顺序，并增加了队列管理以清理过期帧，确保解码连续性和渲染流畅度。此外，还解决了在不同分辨率下性能瓶颈，提升了在高分辨率下的帧率表现。最终，目标是实现低延迟、高效的视频流处理，满足实时人脸识别与姿态检测需求。

利用OpenglEs实现NV21的渲染，内部使用读文件的方式进行原始YUV数据的获取，通过实现GLSufraceView与Renderer实现渲染

图片格式 NV21 转 RGB24 和 BMP图片源码（C语言）。 NV21 转 RGB24 格式。 NV21 转 BMP 格式图片源码。 直接可以用。

UYVY转NV21的java版本，网上常见的是C的，Java的几乎没有，我这个是实际用过的.

NV21图像旋转、平移、缩放、画矩形的C++实现，作为参考

tensorflow-1.15.5+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl，适用于nvidia xavier nxt等，jetpack4.5(ubuntu18.04)。

史上最强YUV转换RenderScript，支持转换为RGBA、BGRA，同时支持旋转和翻转。 YUV数据格式支持NV21、YV12、YUV420_888，对应Android Camera1API和Camera2 API的YUV处理。 这段时间在做一些Android Camera数据处理相关的工作，涉及到YUV转RGBA。 由于对性能要求极高，我采用了多种解决方案。 起初，我尝试了OpenCV中的方法，终于找到了性能。 不是很理想。 最后使用了libyuv。 该库的性能优于 libyuv。 性能要求不是特别高。 你可以使用这个库。 这个库有一定的缺陷。 YUV转换后的图像还原度很差，有明显的色差，而且在运行时间长的安卓手机上，性能明显下降。 最后，没有办法开始使用 RenderScript。 我得谈谈谷歌。 他只提供了一个ScriptIntrinsicYuvToRGB，不支持YUV420_

C语言实现rgb888转nv12/nv21

摄像头格式YUYV转成NV21格式代码的java代码实现。直接可以使用

RawViewer YUV查看工具，一款可以查看视频帧、图像文件的YUV结构的工具，Android开发中Camera的原始帧也可以采集后查看分析